我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件:
name: "LeNet"
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
data_param {
source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb"
backend: LEVELDB
batch_size: 64
}
transform_param {
scale: 0.00390625
}
include: { phase: TRAIN }
}
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
data_param {
source: "examples/mnist/mnist-test-leveldb"
backend: LEVELDB
batch_size: 100
}
transform_param {
scale: 0.00390625
}
include: { phase: TEST }
}
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 20
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
bottom: "conv1"
top: "conv1"
name: "bn_conv1"
type: "BatchNorm"
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
}
layer {
bottom: "conv1"
top: "conv1"
name: "scale_conv1"
type: "Scale"
scale_param {
bias_term: true
}
}
layer {
name: "pool1"
type: "Pooling"
bottom: "conv1"
top: "pool1"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: "relu_pool1"
type: "ReLU"
bottom: "pool1"
top: "pool1"
}
layer {
name: "conv2"
type: "Convolution"
bottom: "pool1"
top: "conv2"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 50
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
bottom: "conv2"
top: "conv2"
name: "bn_conv2"
type: "BatchNorm"
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
}
layer {
bottom: "conv2"
top: "conv2"
name: "scale_conv2"
type: "Scale"
scale_param {
bias_term: true
}
}
layer {
name: "pool2"
type: "Pooling"
bottom: "conv2"
top: "pool2"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: "relu_pool2"
type: "ReLU"
bottom: "pool2"
top: "pool2"
}
layer {
name: "ip1"
type: "InnerProduct"
bottom: "pool2"
top: "ip1"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
inner_product_param {
num_output: 500
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "relu1"
type: "ReLU"
bottom: "ip1"
top: "ip1"
}
layer {
name: "ip2"
type: "InnerProduct"
bottom: "ip1"
top: "ip2"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
inner_product_param {
num_output: 10
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "accuracy"
type: "Accuracy"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
top: "accuracy"
include {
phase: TEST
}
}
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
top: "loss"
}
OK,在开始讲解之前我们先说明几个问题:
1、输入的图片大小是28*28,;
2、我们将分三部分讲解,因为三部分计算方式不同;
3、由于偏置量b的个数与卷积核的个数相同,因此我们讲解的主要是权重,偏置量个数加上就可以了。
1、第一个卷积conv1,之所把第一个卷积单独拿出来,是因为他和后面的卷积计算方式不同,他训练参数个数计算并不关心输入,这里的数据就是指data层中batch_size大小。也可以说第一个卷基层并不关心特征组合,只是提取特征。
在每一个卷积层中都以一个参数num_output,这个参数怎么理解呢?两种理解方式1、卷积的种类个数;2、输出特征图的个数,我么可以认为一种卷积核提取一种特征,然后输出一张特征。
由于第一个卷积层只是简单的提取特征,并没有进行特征组合,因此训练参数个数计算只是num_output*kernel_size^2.这里怎么理解呢?(由于我不会画图,需要大家一点想象力)假设我们的输入有5张图,num_output=3,kernel_size=5。没有进行特征组合,只是简单提取特征,指的是一种卷积核对5张图的同一区域使用相同的权重进行卷积计算,这样每幅图使用相同的卷积核就能提取到相同的特征,然后相同的特征组成一张特征图。
2、第二个卷积至全连接层之间的卷积,这些卷积层的训练参数个数和输入特征图的数量有关,因为这些卷积层需要进行特征组合。举个例子:conv1的num_output=20,说明卷积1层输出了20个特征图,那么卷积2层的输入就是20。conv2的num_output=50,kernel_size=5,那么计算公式是20*50*5*5.
为什么这些卷积层的训练个数和输入的特征图的数量有关呢?重点还是在特征组合。输入的20个特征图,每个特征图代表一种特征,如果我们给每种特征不同的权重那是不是就进行了特征组合呢?conv2的卷积核是5*5,对20个特征图进行卷积,那就会有20组(5*5)个连接(每张特征图是一组),如果这20组卷积核的权重相同,那就回到了第一个卷积层的情况,没有对20个特征进行组合,因为权重相同嘛!只能看成简单的相加,如果20组权重不同,是不是就进行了线性相加了呢?所以对于一个卷积核(5*5)我们要学习的参数不是25个,而是25*20个。说到这里我相信你应该已经明白了吧!
3、全连接层,全连接层就是普通的神经网络,全连接层的num_output和卷积层中num_output的理解不同,全连接层的num_output应该看成神经元的个数。
3.1、这里要细分一下,先说IP1也就是第一个全连接层。先讲一下ip1的输入,比如最后一个卷积层的num_output=50,那么IP1的输入是50吗?注意这里不是,要理解这个问题,我们只需将全连接层看成是一些列的普通神经网络就可以。比如IP1的num_output=500,也就是有500个神经元,每个神经元都和输入的每一个像素相连,最后一个卷积层输出了50个特征图,每个特征图大小是4*4(输入图像是28*28)那么每个神经元连接的个数就是50*16=800个,也就有800个参数需要学习。总共有500个神经元,因此对于IP1层共需要学习800*500=400,000个参数。
3.2、对于iP2层,iP2的输入就是IP1的输出了,因为IP1输出的不是图像了(或矩阵)而是500个数字。比如ip2的num_output=10,也就是输出数据500维,输出10维的普通神经网络,那么需要学习的参数就是500*10=5000个。
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作者:Sunshine_in_Moon
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/51434908
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